O curso vai abordar tópicos básicos de manipulação e análise de bases de dados no R, juntamente com as principais funções para aplicações de cálculos de risco, matemática atuarial e tarifação de seguros.
O objetivo do curso é apresentar uma série de funções e aplicações computacionais presentes no dia a dia de trabalho de um atuário e profissionais que venham a trabalhar com cálculo de risco.
Pré-requisitos: Técnicas Atuariais I
Aulas
Quando: Sextas 07:30 - 11:05
Onde: sala 3048
Contato
Professora: Thaís Paiva
e-mail: thaispaiva@est.ufmg.br
Bibliografia
- Charpentier, A. (Ed.). (2014). Computational actuarial science with R. CRC Press.
- Hothorn, T., & Everitt, B. S. (2014). A handbook of statistical analyses using R. CRC press.
Avaliação
O curso será estruturado com aulas expositivas e práticas, permitindo que o aluno desenvolva a habilidade de interpretar e executar os comandos de cada tópico.
O desenvolvimento dessas habilidades será avaliado principalmente com atividades práticas feitas em sala, individuais, ao longo do semestre. Além delas, teremos algumas listas de exercícios para serem feitas em casa e um trabalho prático apresentado no final do curso.
| Participação | 10 pontos | |
| Listas de exercícios | 15 pontos | |
| Atividades em sala | 35 pontos | |
| Trabalho Final | 40 pontos |
Política de Uso de Inteligência Artificial
Ferramentas de IA (como ChatGPT, Claude, Gemini e Copilot) fazem parte do dia a dia de trabalho do atuário moderno, e aprender a usá-las com senso crítico faz parte da sua formação. Por isso, o uso delas nesta disciplina não é proibido, mas segue as regras abaixo:
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Nas listas de exercícios (em casa): você pode usar IA como apoio ao estudo, por exemplo para entender mensagens de erro, explorar a documentação de funções ou pedir explicações sobre conceitos. No entanto, as respostas entregues devem ser suas: você deve ser capaz de explicar cada linha do código que submeter, e as questões de interpretação devem ser respondidas com as suas próprias palavras.
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Nas atividades em sala: o objetivo é praticar e verificar o que você consegue fazer sozinho. O uso de IA não é permitido, exceto quando indicado nas instruções da atividade.
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No trabalho final: o uso de IA como apoio é permitido, mas durante a apresentação você deverá responder a perguntas sobre as decisões e o código do seu trabalho.
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Transparência: ao final de cada lista e do trabalho, inclua uma breve declaração indicando se e como você usou ferramentas de IA.
Lembre-se: a habilidade que está sendo desenvolvida (e avaliada) é a sua. Entregar um código que você não sabe explicar compromete o seu aprendizado e o seu desempenho nas avaliações presenciais, que valem a maior parte da nota.
Atribuição
Site baseado em STA112-F17 por Mine Çetinkaya-Rundel.